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【目的】探讨白芍总苷对大鼠腹膜纤维化转化生长因子-β1(TGF-β1)及其信号转导分子7(Smad7)的干预作用及其机制。【方法】采用42.5 g/L含糖透析液+脂多糖法复制腹膜纤维化模型。将SD大鼠随机分成4组:空白组,模型组,白芍总苷高、低剂量组。第30天后,测定各组腹膜功能,取腹膜组织进行Masson染色观察腹膜病理学变化,采用实时荧光聚合酶链反应(Real-time PCR)方法检测各组腹膜TGF-β1 mRNA、Smad7 mRNA的表达。【结果】模型组腹膜厚度显著增加,腹膜超滤量显著降低(均P0.05)。白芍总苷高、低剂量组对上述病变均有显著改善作用(P0.05)。模型组腹膜TGF-β1 mRNA、Smad7 mRNA表达水平显著高于空白组(P0.05或P0.01),白芍总苷高、低剂量组TGF-β1表达较模型组均显著降低(P0.05),白芍总苷高剂量组抑制性信号蛋白Smad7则显著升高(P0.05)。【结论】白芍总苷抑制腹膜组织TGF-β1 mRNA表达、上调Smad7 mRNA表达可能是其抑制腹膜纤维化的机制之一。 相似文献
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参附注射液治疗恶性肿瘤化疗毒副反应的临床观察 总被引:17,自引:2,他引:17
目的 观察参附注射液对恶性肿瘤化疗副作用的疗效。方法 84例中晚期恶性肿瘤随机分为治疗组和对照组各 4 2例 ,对照组根据不同的肿瘤而采用相应的常规化疗方案 ,治疗组在常规化疗的同时每天静脉滴注生理盐水注射液 2 5 0ml+参附注射液 5 0ml,第 1~ 10天。结果 两组治疗效果无明显差异 (P >0 0 5 ) ,而治疗组在减轻白细胞下降、血小板减少、纳呆及脱发 ,提高机体免疫功能方面较对照组有显著性差异 (P <0 0 1)。结论 参附注射液能减轻化疗药物对机体的毒副作用 ,增强机体的免疫功能 ,提高患者的生存质量 ,值得在临床上广泛应用。 相似文献
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大数据技术的迅猛发展对计算效率提出了更高的要求.由于量子系统的独特性质,量子计算具有经典计算不具有的量子超并行计算能力,能够对某些重要的经典算法进行加速.人们发现,除了大数分解算法,量子计算的更多用途是对量子体系的仿真计算和在数据分析领域的应用.近年来,大数据和量子计算开始融合.虽然实际使用的量子计算机尚未建成,量子计算在大数据的应用在理论上已经取得了一些重要的进展.实验上也有了一些发展.本文首先介绍量子计算的基本原理和Grover量子算法.随后以量子机器学习作为切入点,介绍了量子计算在数据挖掘领域的应用. 相似文献
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目的评价苓桂术甘汤治疗神经衰弱(痰湿内停证)的临床疗效。方法采用随机对照临床研究方法,实验组服用苓桂术甘汤,对照组服用枣仁安神液;实验组90例,对照组32例。结果苓桂术甘汤治疗组临床总有效率为94.4%,对照组临床总有效率为65.6%;经统计学分析治疗组疗效优于对照组,差异有统计学意义(P<0.01)。在改善神经衰弱症状群方面和中医证候积分方面,治疗组也优于对照组。结论苓桂术甘汤治疗神经衰弱(痰湿内停证)有良好的临床疗效。 相似文献
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银杏提取物抗肿瘤作用的实验研究 总被引:8,自引:0,他引:8
目的:对银杏提取物进行抗肿瘤活性研究.方法:用MTT比色法检测银杏提取物对S180和H22细胞株的体外细胞毒作用;同时在昆明系小鼠异体移植性S180和H22肿瘤模型上观察银杏提取物的抑瘤作用.结果:银杏提取物能够明显抑制体外培养的瘤细胞生长,对两种瘤细胞有明显的细胞毒效应,其IC50分别是197.90 mg/L、206.27 mg/L,而且对荷S180和H22小鼠肿瘤生长有明显的抑制作用,高剂量组抑瘤率分别为60.53%、58.41%.结论:银杏提取物在体内外对S180和H22均有抑制作用. 相似文献
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目的:观察炙甘草汤对原发病毒感染恢复期并发病毒性心肌炎患者的疗效。方法:将原发病毒感染恢复期并发病毒性心肌炎患者分为治疗组和对照组,治疗组服用炙甘草汤,对照组用西药治疗,观察治疗前后临床症状、心电图、心肌酶和肌钙蛋白T(CTnT)的变化。结果:与对照组比较,治疗组临床显效率高于对照组(P<0.05);2组肌酸激酶(CK)、肌酸激酶同工酶(CK-MB)和肌钙蛋白T(cTnT)治疗后均显著下降,且治疗后治疗组CK、CK-MB下降程度大于对照组(P<0.05,P<0.01)。结论:炙甘草汤治疗原发病毒感染恢复期并发病毒性心肌炎具有一定优势。 相似文献
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病理学是用以确定肺癌最终诊断的基本工具,有效和准确的病理诊断对于患者的后续治疗至关重要。传统病理诊断由经验丰富的病理学家在显微镜下逐一评估所有切片,此过程耗时长、主观性强,经验不足的病理医师可能出现漏诊、误诊,因此提高诊断的准确性和稳定性是一项挑战。人工智能(AI)非常善于发现高维数据中的复杂结构,非常适合病理数字图像分析,尽管将其应用到临床病理诊断可能还有很长的路要走,但可以看到的是近年来用于肺癌病理图像分析的AI研究正迅速增加。对于相对简单的任务,一些AI模型已能接近病理专家水平,而涉及多医学中心、大样本量及多模态的模型还需进一步研究。随着AI技术的改进和发展,在未来数字病理将发挥主导作用,使诊断更加高效和准确,帮助病理学家满足越来越多患者的需求并帮助临床增加疾病的治疗选择范围。 相似文献